个人卖家: 使命而来
基于二次关键点匹配的药盒位姿估计算法
基于二次关键点匹配的药盒位姿估计算法
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售卖方式详解

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使用环境 在药品自动拣选环境中,使用Intel RealSense D435相机作为视觉传感器,相机安装于机械臂末端,距离药盒约50cm,平行于药盒拍摄,环境光照均匀。
使用对象 药盒(感冒灵颗粒、消炎止咳片、足光散等常见药盒)。
使用目的 在药品自动拣选过程中,快速、准确地估计药盒的位姿,为机械臂提供药盒的位置和姿态信息,实现自动化分拣。
输入数据 RGB图像和有组织点云数据。
输出数据 药盒的位置坐标、姿态信息(法向量)。
硬件配置 CPU:Intel Core i5-7th 内存:4GB 摄像头:Intel RealSense D435
样本获取 在实验环境中采集600幅存在视点变化、旋转变换和尺度变化的药盒图像,用于测试。
测试结果 药盒位姿估计速度可达11帧/s,定位偏差小于5mm,姿态估计偏差在2°以内,检测成功率约为93.5%,mIOU分数可达95.1%。
执行速度 单个药盒位姿估计速度811帧/s,多个药盒位姿估计速度26帧/s。
资源消耗 4核CPU,计算占比平均约60%;4GB内存,使用占比约50%。
源码类型 本算法有Python版本源码,使用售卖方式三进行授权。
文件大小 算法程序文件30KB,权重文件56MB。
相关备注 本算法针对药品自动拣选过程中的药盒位姿估计问题,采用二次关键点匹配和最小二乘法进行姿态重建,具有较高的检测速度和精度,能够满足实际分拣需求。
基于二次关键点匹配的药盒位姿估计算法 基于二次关键点匹配的药盒位姿估计算法 基于二次关键点匹配的药盒位姿估计算法
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